ChiCTR2000036897尚未招募回顾性研究
基于 AI 及多维组学特征的肺肠型腺癌病理诊断
上海申康医院发展中心1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 120 人开始时间: 2022年10月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 120
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 全扫描病理切片
研究概览
简要总结
- 基于多个尺度的深度学习方法，规模化提取肺肠型腺癌(PEAC)及肺转移性结直肠腺癌(MCC)病理图像分类特征；
- 规模化获取 PEAC/MCC 的 DNA 甲基化和蛋白质组学图谱，寻找区分二者的多维度特征分子标志物；
- 整合 PEAC/MCC 病理图像特征、DNA 甲基化谱、蛋白组学图谱、临床数据，建立基于多维度的 PEAC/MCC 高精度诊断模型，并在验证集样本中进行验证，为 PEAC/MCC 临床精确诊断提供数据支撑。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- N/a
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •2013.1-2020.6 在我院就诊经手术切除治疗的患者；
- •病理诊断明确为 PEAC 和 MCC 的病例；
排除标准
- •三位高年资病理学家根据 2015 版 WHO 判定不符合 PEAC 诊断标准的病例；
- •无明确肠镜检查或者无法提供详细病史的病例；
- •无术后随访资料的病例。
研究组 & 干预措施
肺肠型腺癌
肺转移性结直肠腺癌
结局指标
主要结局
全扫描病理切片
DNA 甲基化图谱
蛋白组学图谱
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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